1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Phân tích sở thích, thái độ của người sản xuất và người tiêu dùng đối với phát triển nuôi trồng thủy sản tốt trong nuôi tôm tại việt nam

359 14 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Phân Tích Sở Thích, Thái Độ Của Người Sản Xuất Và Người Tiêu Dùng Đối Với Phát Triển Nuôi Trồng Thủy Sản Tốt Trong Nuôi Tôm Tại Việt Nam
Tác giả Trương Ngọc Phong
Người hướng dẫn PGS.TS. Võ Tất Thắng, GS.TS. Nguyễn Trọng Hoài
Trường học Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Kinh tế phát triển
Thể loại Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản 2022
Thành phố TP. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 359
Dung lượng 7,25 MB

Nội dung

Phân tích sở thích, thái độ của người sản xuất và người tiêu dùng đối với phát triển nuôi trồng thủy sản tốt trong nuôi tôm tại Việt Nam.Phân tích sở thích, thái độ của người sản xuất và người tiêu dùng đối với phát triển nuôi trồng thủy sản tốt trong nuôi tôm tại Việt Nam.Phân tích sở thích, thái độ của người sản xuất và người tiêu dùng đối với phát triển nuôi trồng thủy sản tốt trong nuôi tôm tại Việt Nam.Phân tích sở thích, thái độ của người sản xuất và người tiêu dùng đối với phát triển nuôi trồng thủy sản tốt trong nuôi tôm tại Việt Nam.Phân tích sở thích, thái độ của người sản xuất và người tiêu dùng đối với phát triển nuôi trồng thủy sản tốt trong nuôi tôm tại Việt Nam.Phân tích sở thích, thái độ của người sản xuất và người tiêu dùng đối với phát triển nuôi trồng thủy sản tốt trong nuôi tôm tại Việt Nam.Phân tích sở thích, thái độ của người sản xuất và người tiêu dùng đối với phát triển nuôi trồng thủy sản tốt trong nuôi tôm tại Việt Nam.Phân tích sở thích, thái độ của người sản xuất và người tiêu dùng đối với phát triển nuôi trồng thủy sản tốt trong nuôi tôm tại Việt Nam.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRƯƠNG NGỌC PHONG PHÂN TÍCH SỞ THÍCH, THÁI ĐỘ CỦA NGƯỜI SẢN XUẤT VÀ NGƯỜI TIÊU DÙNG ĐỐI VỚI PHÁT TRIỂN NUÔI TRỒNG THỦY SẢN TỐT TRONG NUÔI TÔM TẠI VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh – Năm 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRƯƠNG NGỌC PHONG PHÂN TÍCH SỞ THÍCH, THÁI ĐỘ CỦA NGƯỜI SẢN XUẤT VÀ NGƯỜI TIÊU DÙNG ĐỐI VỚI PHÁT TRIỂN NUÔI TRỒNG THỦY SẢN TỐT TRONG NUÔI TÔM TẠI VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Kinh tế phát triển Mã số: 9310105 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS VÕ TẤT THẮNG GS.TS NGUYỄN TRỌNG HỒI TP Hồ Chí Minh – Năm 2022 LỜI CAM ĐOAN Tác giả cam đoan Luận án “Phân tích sở thích, thái độ người sản xuất người tiêu dùng đối với phát triển nuôi trồng thủy sản tốt nuôi tôm Việt Nam” tác giả nghiên cứu thực dự hướng dẫn PGS.TS Võ Tất Thắng GS.TS Nguyễn Trọng Hoài Các kết nghiên cứu báo cáo trung thực chưa công bố cơng trình nghiên cứu khác Các tài liệu tham khảo có nguồn gốc rõ ràng trích dẫn đầy đủ Luận án TP Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2022 Tác giả Trương Ngọc Phong LỜI CẢM ƠN Luận án hoàn thành hướng dẫn nhiều Quý Thầy Cơ, với hỗ trợ gia đình, đồng nghiệp, bạn bè Tác giả luận án xin gửi lời tri ân đến tất người trực tiếp gián tiếp đóng góp cho hình thành luận án Trước tiên, xin dành lời tri ân lòng biết ơn sâu sắc đến hai Thầy hướng dẫn khoa học trực tiếp PGS.TS Võ Tất Thắng GS.TS Nguyễn Trọng Hoài Quý Thầy cho dạy bảo, lời khuyên quý giá mặt khoa học lẫn đạo lý làm người Những kiến thức kinh nghiệm mà Q Thầy truyền thụ cho tơi q trình tập nghiên cứu khoa học tài sản quý giá Tôi xin dành tri ân sâu sắc đến Quý Thầy thông qua Luận án Tôi trân trọng cảm ơn Quý Thầy Cô Hội đồng góp ý đề cương nghiên cứu, Hội đồng chấm chuyên đề, Hội đồng đánh giá luận án cấp sở, Quý Thầy Cô phản biện độc lập dành nhiều thời gian để đánh giá nghiên cứu này! Các ý kiến phản biện sâu sắc Quý Thầy Cơ góp phần nâng cao chất lượng luận án, cung cấp cho kiến thức kinh nghiệm q giá nghiên cứu Tơi xin dành biết ơn chân thành đến Quý Thầy Cô giảng dạy thời gian học nghiên cứu sinh Trường Đại học Kinh tế TP Hồ Chí Minh Q Thầy Cơ có nhận xét, góp ý sâu sắc cho luận án từ cịn ý tưởng đến lúc hồn thiện Những kiến thức mà Quý Thầy Cô truyền thụ hữu ích cho nghiên cứu công việc sau Qua luận án gửi lời cảm ơn đến đồng nghiệp tôi, người gánh vác nhiều công việc để tập trung vào nghiên cứu hồn thành Luận án Tơi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đế Quý anh chị công tác công ty sản xuất thủy sản cán khuyến nông địa phương dành nhiều thời gian tham gia thảo luận trả lời câu hỏi suốt thời gian nghiên cứu Tơi trân trọng đóng góp 450 người ni tơm Khánh Hịa, Ninh Thuận, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau; 459 người tiêu dùng TP Hồ Chí Minh, Nha Trang, Đà Nẵng, Hà Nôi dành thời gian kiên nhẫn để hồn thành khảo sát, giúp tơi có liệu tốt để phục vụ nghiên cứu Cuối cùng, dành ghi ơn sâu sắc cho bố mẹ tôi, bố mẹ vợ tôi, đặc biệt vợ trai - người phải hi sinh nhiều năm học nghiên cứu sinh thực luận án Họ bên, động viên, hỗ trợ để luận án hoàn thành, kết nghiên cứu dành cho họ Trân trọng cảm ơn! TP Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2022 Tác giả MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CHỮ TIẾT TẮT viii DANH MỤC BẢNG BIỂU .ix DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ xi TÓM TẮT LUẬN ÁN xii ABSTRCTS xiii CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Bối cảnh nghiên cứu 1.1.1 Bối cảnh ngành nuôi trồng thủy sản toàn cầu 1.1.2 Bối cảnh ngành nuôi tôm Việt Nam 1.1.3 Bối cảnh thị trường tiêu thụ thủy sản Việt Nam 1.1.4 Bối cảnh lý thuyết nghiên cứu thực nghiệm 1.2 Vấn đề nghiên cứu .8 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 12 1.4 Phương pháp liệu nghiên cứu 16 1.4.1 Phương pháp nghiên cứu 16 1.4.2 Dữ liệu nghiên cứu 17 1.5 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 17 1.5.1 Đối tượng nghiên cứu 17 1.5.2 Phạm vi nghiên cứu 17 1.5.2.1 Phạm vi nội dung nghiên cứu 17 1.5.2.2 Phạm vi không gian nghiên cứu 18 1.5.2.3 Phạm vi thời gian nghiên cứu 18 1.6 Ý nghĩa luận án 18 1.6.1 Ý nghĩ mặt lý thuyết 18 1.6.2 Ý nghĩa thực tiễn 19 1.7 Bố cục luận án 19 CHƯƠNG TỔNG QUAN LÝ THUYẾT NGHIÊN CỨU .20 2.1 Lý thuyết đo lường sở thích mức sẵn lịng trả .20 2.1.1 Lý thuyết lợi ích đa thuộc tính (Multi-Attribute Utility Theory) 20 2.1.2 Lý thuyết lợi ích ngẫu nhiên (Random Utility Theory – RUT) 21 2.2 Mối quan hệ thái độ môi trường hành vi sinh thái 24 2.2.1 Khái niệm thái độ môi trường hành vi sinh thái 24 2.2.2 Mối quan quan hệ thái độ môi trường hành vi sinh thái 26 2.3 Lược khảo nghiên cứu thực nghiệm có liên quan 27 2.3.1 Tóm tắt nghiên cứu sở thích nơng dân nơng nghiệp bền vững 27 2.3.1.1 Sở thích nông dân phát triển GAqPs nông nghiệp bền vững .27 2.3.1.2 Sở thích nơng dân thuộc tính sách 30 (5) Tuân thủ qui định bảo vệ môi trường 34 2.3.1.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến sở thích mức sẵn lịng trả nơng dân 36 2.3.2 Tóm tắt nghiên cứu sở thích người tiêu dùng thủy sản bền vững 44 2.3.2.1 Sở thích người tiêu dùng thủy sản bền vững 44 2.3.2.2 Sở thích thuộc tính thủy sản nuôi bền vững 48 2.3.2.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến sở thích tiêu dùng thủy sản bền vững .53 2.3.3 Các phương pháp đo lường sở thích nghiên cứu thực nghiệm 62 2.3.4 Nghiên cứu kết hợp phân tích sở thích bên liên quan liên quan 64 2.3.5 Nghiên cứu đánh giá thái độ bên liên quan 66 2.3.5.1 Nghiên cứu đánh giá thái độ công chúng 66 2.3.5.2 Nghiên cứu đánh giá thái độ nông dân nuôi trồng thủy sản .67 2.3.5.3 Nghiên cứu đánh giá thái độ NTTS bên liên quan 67 2.4 Tóm tắt khoảng trống nghiên cứu 69 2.4.1 Khoảng trống lý thuyết 69 2.4.2 Khoảng trống phương pháp luận 69 2.4.3 Khoảng trống thực nghiệm 70 2.5 Khung phân tích luận án 71 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 74 3.1 Quy trình nghiên cứu đề xuất 74 3.2 Phương pháp đánh giá thái độ người sản xuất người tiêu dùng 75 3.2.1 Phương pháp đo lường thái độ 75 3.2.2 Xây dựng thang đo đo lường thái độ nông dân người tiêu dùng .76 3.2.3 Đo lường kiến thức người sản xuất người tiêu dùng 79 3.2.3.1 Phương pháp đo lường kiến thức .79 3.2.3.2 Đo lường kiến thức nông dân người tiêu dùng nuôi tôm 79 3.2.3.3 Đo lường kiến thức người tiêu dùng chứng nhận GAqPs 80 3.2.4 Phương pháp đánh giá thái độ người sản xuất người tiêu dùng 80 3.2.5 Mơ hình Đa số, Đa ngun nhân (MIMIC) phương pháp phân tích 82 3.2.6 Mơ hình phân tích đánh giá thái độ người sản xuất người tiêu dùng 84 3.3 Phương pháp nghiên cứu sở thích người sản xuất người tiêu dùng 85 3.3.1 Lựa chọn phương pháp phân tích sở thích ước lượng WTP 85 3.3.2 Thiết kế thí nghiệm lựa khám phá sở thích nơng dân GAqPs 87 3.3.2.1 Xác định thuộc tính cấp độ thuộc tính 88 3.3.2.2 Thiết kế thí nghiệm thẻ lựa chọn 94 3.3.3 Thiết kế thí nghiệm lựa khám phá sở thích người tiêu dùng 95 3.3.3.1 Lựa chọn thuộc tính cấp độ thuộc tính 95 3.3.3.2 Thiết kế thí nghiệm thẻ lựa chọn 97 3.3.4 Thiết kế khảo sát 99 3.3.5 Mô hình phân tích phương pháp ước lượng sở thích .99 4.3.5.1 Các mơ hình phân tích sở thích nơng dân 99 3.3.5.2 Các mơ hình phân tích sở thích người tiêu dùng .103 3.3.6 Mơ hình, phương pháp ước lượng vấn đề ước lượng 104 3.3.6.1 Mơ hình phương pháp ước lượng .104 3.3.6.2 Vấn đề ước lượng - khơng gian sở thích khơng gian sẵn lịng trả 107 3.4 Cơng cụ phương pháp thu thập liệu .108 3.4.1 Xây dựng công cụ khảo sát liệu .108 3.4.2 Xác định cỡ mẫu nghiên cứu 109 3.4.3 Phương pháp thu thập mẫu nghiên cứu từ nông dân nuôi tôm qui mô nhỏ 109 3.4.4 Phương pháp thu thập mẫu nghiên cứu từ người tiêu dùng 110 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 112 4.1 Tổng quan liệu nghiên cứu 112 4.1.1 Tổng quan liệu khảo sát nông dân nuôi tôm qui mô nhỏ .112 4.1.2 Tổng quan liệu khảo sát người tiêu dùng .116 4.2 Thái độ kiến thức người sản xuất người tiêu dùng 117 4.2.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo thái độ 117 4.2.1.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo thái độ nuôi tôm thông thường 117 4.2.1.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo thái độ phát triển GAqPs .120 4.2.2 Đánh giá kiến thức người tiêu dùng người sản xuất 122 4.2.2.1 Đánh giá kiến thức người tiêu dùng nuôi tôm truyền thống 122 4.2.2.2 Khám phá kiến thức người nuôi tôm người tiêu dùng GAqPs 122 4.2.2.3 Khám phá kiến thức người tiêu dùng chứng nhận GAqPs .123 4.3 Phân tích sở thích nơng dân ni tôm qui mô nhỏ phát triển GAqPs 123 4.3.1 Sở thích nơng dân qui mơ nhỏ GAqPs .124 4.3.2 Sở thích nơng dân qui mơ nhỏ sách phát triển GAqPs 129 4.3.3 Ảnh hưởng đặc điểm kinh tế - xã hội lên sở thích nơng dân 136 4.4 Phân tích sở thích người tiêu dùng tôm nuôi theo GAqPs 138 4.4.1 Sở thích người tiêu dùng tơm ni theo GAqPs 139 4.4.2 Ảnh hưởng đặc điểm cá nhân lên sở thích người tiêu dùng 141 4.5 Phân tích ảnh hưởng thái độ lên sở thích nơng dân người tiêu dùng 143 4.5.1 Ảnh hưởng thái độ đối lên sở thích nơng dân 143 4.5.2 Ảnh hưởng thái độ, kiến thức lên sở thích người tiêu dùng 147 4.6 Đánh giá thái độ người sản xuất người tiêu dùng .156 4.6.1 Đánh giá thái độ tác động tiêu cực từ hoạt động nuôi tôm truyền thống .156 4.6.2 Đánh giá thái độ phát triển nuôi tôm theo GAqPs 161 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 164 5.1 Kết luận 164 5.2 Hàm ý sách 170 5.2.1 Hàm ý sách thúc đẩy phát triển ni tơm theo GaqPs 170 5.3.2 Hàm ý sách phát triển thị trường tiêu thu tôm nuôi theo GAqPs 173 5.2.3 Hàm ý sách thúc đẩy đồng thời sản xuất tiêu dùng tôm GAqPs 175 5.3 Các đóng góp nghiên cứu 176 5.4 Hạn chế hướng nghiên cứu 179 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ 180 TÀI LIỆU THAM KHẢO 181 Tài liệu tham khảo Tiếng Việt .181 Tài liệu tham khảo Tiếng Anh .182 PHỤ LỤC 203 Phụ lục 1: Hình ảnh mô tả thực trạng nuôi tôm truyền thống Việt Nam 203 Phụ lục 1a Quang cảnh trang trại nuôi thâm canh tôm thẻ chân trắng 203 Phụ lục 1b Hình ảnh xả thải chưa qua xử lý trang trại nuôi tơm 203 Phụ lục 1c Tóm tắt tác động tiêu cực lên môi trường từ hoạt động nuôi tôm .203 Phụ lục 2: Một số sách bật để phát triển bền vững nghề nuôi tôm phê duyệt giai đoạn 2012-2021 204 Phụ lục Dàn ý tham vấn chuyên gia 206 Phụ lục 4: Danh sách chuyên gia tham vấn 210 Phụ lục Dàn ý thảo luận nhóm với nơng dân 211 Phụ lục 6: Danh sách nông dân tham gia thảo luận nhóm 213 Phụ lục 7: Bảng hỏi khảo sát chuyên gia mức độ quan trọng yêu cầu mà nông dân phải thực để đạt tiêu chuẩn GAqPs 214 Phụ lục 8: Xếp hạng chuyên gia mức độ quan trọng yêu cầu mà nông dân phải thực để đạt tiêu chuẩn GAqPs 216 Phụ lục 9: Bảng hỏi khảo sát nông dân mức độ quan trọng lợi ích tiềm GAqPs khuyến khích để thúc đẩy nông dân áp dụng 217 Phụ lục 10: Xếp hạng nông dân mức độ quan trọng lợi ích tiềm GAqPs nuôi tôm 220 Phụ lục 11 Xếp hạng nông dân mức độ quan trọng hỗ trợ cần thiết để áp dụng GAqPs nuôi tôm 220 Phụ lục 12: Kết thiết kế thí nghiệm lựa chọn nghiên cứu sở thích nơng dân 221 Phụ lục 12a: Kết thiết kế thí nghiệm lựa chọn khám phá sở thích nơng dân GAqPs 221 Phụ lục 12b: Tổng hợp thẻ lựa chọn thí nghiệm lựa chọn khám phá sở thích nơng dân sách phát triển GAqPs 222 Phụ lục 13: Khảo sát giá tôm thị trường 223 Phụ lục 13a: Kết khảo sát giá bán tôm chợ truyền thống siêu thị 223 Phụ lục 13b: Kết khảo sát mức sẵn lòng trả cho loại tôm 224 Phụ lục 13c: Kết thăm dò sẵn lòng trả cho tôm nuôi thông thường 224 Phụ lục 14: Tổng hợp thẻ lựa chọn thí nghiệm phân tích sở thích người tiêu dùng .225 Phụ lục 15: Bảng câu hỏi khảo sát nông dân 226 Phụ lục 16: Tài liệu hỗ trợ giới thiệu thề GAqPs 243 Phụ lục 17: Bảng câu hỏi khảo sát người tiêu dùng 245 Phụ lục 18: Danh sách xã lựa chọn khảo sát nông dân 262 Phụ lục 19 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu nông dân 263 Phụ lục 20 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu người tiêu dùng .265 Phụ lục 21 Đánh giá độ tin cậy thang đo thái độ tác động môi trường xã hội NTTS…… 266 Phụ lục 22 Đánh giá độ tin cậy thang đo thái độ đối GAqPs 271 Phụ lục 23 Đánh giá kiến thức người tiêu dùng nông dân 274 Phụ lục 24 Kết phân tích sở thích nơng dân ni tơm qui mơ nhỏ 279 Phụ lục 24a Kết hồi qui sở thích nơng dân GAqPs 279 Phụ lục 24b Kết hồi qui sở thích đố với sách phát triển GAqPs 283 Phụ lục 24c: Mơ hình phân ảnh hưởng đặc điểm cá nhân lên sở thích nơng dân294 Phụ lục 25 Phân tích sở thích người tiêu dùng 296 Phụ lục 25a Kết phân tích sở thích người tiêu dùng tơm ni theo GAqPs.296 Phụ lục 25b Kết phân tích ảnh hưởng đặc điểm kinh tế xã hội lên sở thích người tiêu dùng tơm nuôi theo GAqPs .298 Phụ lục 26 Phân tích ảnh hưởng thái độ lên sở thích người sản xuất người tiêu dùng……… 300 Phụ lục 26a: Mơ hình phân tích tác động thái độ lên sở thích nơng dân 300 Phụ lục 26b Phân tích ảnh hưởng thái độ kiến thức lên sở thích người tiêu dùng 301 Phụ lục 27 Phân tích thái độ người sản xuất người tiêu dùng hoạt động nuôi tôm truyền thống 314 Phụ lục 28 Kết phân tích thái độ người sản xuất người tiêu dùng phát triển nuôi trồng thủy sản tốt 326 DANH MỤC CHỮ TIẾT TẮT Viết tắt AES AHP AIC ASC ATTP BAP BIC CAIC CE CFI CFA CLM CV FA FAO GAP GAqPs GIZ EA EFA IMTA LCM MARD Tiếng Anh Agri-Environmental Scheme Analytical Hierarchy Pricess Akaike Information Criterion Aquaculture Stewardship Council Best Aquaculture Practice Bayesian Information Criterion Consistent Akaike Information Criterion Choice Experiment Comparative Fit Index Confirmatory Factor Analysis Conditional Logit model Contingent Valuation Food Insecurity Attitudes Food and Agriculture Organization Good Agriculture Practices Good Aquaculture Practices Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit Environmental Attitudes Exploratory Factor Analysis Integrated Multi-Trophic Aquaculture Latent Class model Ministry of Agriculture and Rural Development Multiple Indicators Multiple Causes Mixed Logit model Multinominal Logit model Marine Stewardship Council MIMIC MXL MNL MSC NTTS RAS Recirculating Aquaculture Systems RMSEA Root Mean Square Error of Approximation SRMSR Standardized Root Mean Square Residual TLI Tucker Lewis Index VASEP Vietnam Association of Seafood Exporters and Producers WTA Willingness to accept WTP Willingness to pay Tiếng Việt Chương trình mơi trường nơng nghiệp Quy trình phân tích thứ bậc Hội đồng quản lý ni trồng thủy sản An tồn thực phẩm Thực hành ni trồng thủy sản tốt Thí nghiệm lựa chọn Phân tích nhân tố khẳng định Mơ hình Logit điều kiện Định giá ngẫu nhiên Thái độ an tồn thực phẩm Tổ chức nơng lương quốc tế Thực hành nông nghiệp tốt Thực hành nuôi trồng thủy sản tốt Tổ chức Hợp tác Phát triển Đức Thái độ mơi trường Phân tích nhân tố khám phá Ni trồng thủy sản đa tích hợp Mơ hình phân lớp tiềm ẩn Bộ nông nghiệp phát triển nơng thơn Mơ hình Đa số, Đa ngun nhân Mơ hình Logit hỗn hợp Mơ hình Logit đa thức Hội đồng quản lý biển Nuôi trồng thủy sản Hệ thống ni trồng thủy sản tuần hồn Hiệp hội chế viến xuất thủy sản Việt Nam Sẵn lòng chấp nhận Sẵn lòng trả 328 HỒI QUI CHO NGƯỜI TIÊU DÙNG Code gen lknow=(kaqu_score==1| kaqu_score ==2) gen mknow=(kaqu_score ==3) gen hknow=(kaqu_score ==4| kaqu_score ==5) Kết hồi qui lần sem (gender -> Envi_Att, ) (gender -> Fosa_Att, ) (age -> Envi_Att, ) (age -> Fosa_Att, ) (marital -> Envi_Att, ) (marital -> Fosa_Att, ) (edu2 -> Envi_Att, ) (edu2 -> Fosa_Att, ) (edu3 -> Envi_Att, ) (edu3 -> Fosa_Att, ) (edu4 -> Envi_Att, ) (edu4 -> Fosa_Att, ) (edu5 -> Envi_Att, ) (edu5 -> Fosa_Att, ) (hsize -> Envi_Att, ) (hsize -> Fosa_Att, ) (inc -> Envi_Att, ) (inc -> Fosa_Att, ) (freq -> Envi_Att, ) (freq -> Fosa_Att, ) (lknow -> Envi_Att, ) (lknow -> Fosa_Att, ) (mknow -> Envi_Att, ) (mknow -> Fosa_Att, ) (hknow -> Envi_Att, ) (hknow -> Fosa_Att, ) (Envi_Att -> ea1, ) (Envi_Att -> ea2, ) (Envi_Att -> ea3, ) (Envi_Att -> ea4, ) (Fosa_Att -> fa1, ) (Fosa_Att -> fa2, ) (Fosa_Att -> fa3, ), difficult latent(Envi_Att Fosa_Att ) cov( e.Envi_Att*e.Fosa_Att) nocapslatent Endogenous variables Measurement: ea1 ea2 ea3 ea4 fa1 fa2 fa3 Latent: Envi_Att Fosa_Att Exogenous variables Observed: gender age marital edu2 edu3 edu4 edu5 hsize inc freq lknow mknow hknow Fitting target model: Iteration 0: log likelihood = -10988.698 (output omitted) Iteration 10: log likelihood = -10198.211 Structural equation model Estimation method: ml (not concave) Number of obs = 459 Log likelihood = -10198.211 ( 1) [ea1]Envi_Att = ( 2) [fa1]Fosa_Att = | OIM | Coefficient std err z P>|z| [95% conf interval] + -Structural | Envi_Att | gender | 4179308 110273 3.79 0.000 2017997 634062 age | 0088439 0046714 1.89 0.058 -.0003119 0179997 marital | -.222879 1131685 -1.97 0.049 -.4446851 -.0010728 edu2 | 0531104 22438 0.24 0.813 -.3866663 4928872 edu3 | 1469181 2216601 0.66 0.507 -.2875277 5813639 edu4 | 3256606 2035814 1.60 0.110 -.0733517 7246729 edu5 | 1437794 2268246 0.63 0.526 -.3007886 5883473 hsize | -.0047708 0314022 -0.15 0.879 -.0663179 0567763 329 inc | 0043961 0033299 1.32 0.187 -.0021305 0109227 freq | 0752962 0235421 3.20 0.001 0291546 1214378 lknow | 2602063 0982066 2.65 0.008 0677249 4526877 mknow | 7800709 135297 5.77 0.000 5148937 1.045248 hknow | 1.315347 2122109 6.20 0.000 8994214 1.731273 + -Fosa_Att | gender | 242412 1256338 1.93 0.054 -.0038257 4886497 age | 005319 005326 1.00 0.318 -.0051196 0157577 marital | 2228071 1294058 1.72 0.085 -.0308236 4764377 edu2 | 1253059 2571476 0.49 0.626 -.3786941 6293058 edu3 | 6348029 2541494 2.50 0.012 1366793 1.132926 edu4 | 531243 2331754 2.28 0.023 0742276 9882584 edu5 | 5588213 2598442 2.15 0.032 049536 1.068107 hsize | 0146974 0359659 0.41 0.683 -.0557944 0851891 inc | 0046454 003817 1.22 0.224 -.0028358 0121266 freq | 027446 0267338 1.03 0.305 -.0249513 0798433 lknow | 0700154 1122185 0.62 0.533 -.1499288 2899596 mknow | 4241597 1536169 2.76 0.006 1230761 7252434 hknow | 538946 2391786 2.25 0.024 0701645 1.007727 + -Measurement | ea1 | Envi_Att | (constrained) _cons | 2.298961 296564 7.75 0.000 1.717706 2.880216 + -ea2 | Envi_Att | 9745575 0483833 20.14 0.000 879728 1.069387 _cons | 2.465543 2876835 8.57 0.000 1.901694 3.029393 + -ea3 | Envi_Att | 7431454 0613081 12.12 0.000 6229838 863307 _cons | 2.590468 2285834 11.33 0.000 2.142453 3.038483 + -ea4 | Envi_Att | 7673448 0576824 13.30 0.000 6542893 8804003 _cons | 2.505822 2335461 10.73 0.000 2.04808 2.963564 + -fa1 | Fosa_Att | (constrained) _cons | 2.424634 3375183 7.18 0.000 1.76311 3.086158 + -fa2 | Fosa_Att | 9479607 0332624 28.50 0.000 8827676 1.013154 _cons | 2.620101 3206865 8.17 0.000 1.991567 3.248635 + -fa3 | Fosa_Att | 8648909 0397777 21.74 0.000 786928 9428538 _cons | 2.605811 2945742 8.85 0.000 2.028456 3.183165 + -var(e.ea1)| 4564127 0460249 3745606 5561518 var(e.ea2)| 3201764 0379824 2537532 4039867 var(e.ea3)| 6818892 0540197 5838228 7964281 var(e.ea4)| 5470684 0455573 4646837 6440592 var(e.fa1)| 2016054 0251618 1578577 257477 var(e.fa2)| 2095654 0234804 1682472 2610304 var(e.fa3)| 4643557 0365539 3979648 5418224 var(e.Envi_Att)| 6112483 0685291 4906667 761463 var(e.Fosa_Att)| 8971091 0736089 7638414 1.053628 + -cov(e.Envi_Att,e.Fosa_Att)| 4854111 0502356 9.66 0.000 3869511 583871 LR test of model vs saturated: chi2(78) = 357.38 Prob > chi2 = 0.0000 estat gof, stats(all) -Fit statistic | Value Description -+ -Likelihood ratio | chi2_ms(78) | 357.378 model vs saturated p > chi2 | 0.000 chi2_bs(112) | 2307.758 baseline vs saturated p > chi2 | 0.000 -+ 330 Population error | RMSEA | 0.088 Root mean squared error of approximation 90% CI, lower bound | 0.079 upper bound | 0.098 pclose | 0.000 Probability RMSEA Envi_Att, ) (famer -> Fosa_Att, ) (gender -> Envi_Att, ) (gender -> Fosa_Att, ) (age -> Envi_Att, ) (age -> Fosa_Att, ) (marital -> Envi_Att, ) (marital -> Fosa_Att, ) (edu2 -> Envi_Att, ) (edu2 -> Fosa_Att, ) (edu3 -> Envi_Att, ) (edu3 -> Fosa_Att, ) (edu4 -> Envi_Att, ) (edu4 -> Fosa_Att, ) (edu5 -> Envi_Att, ) (edu5 -> Fosa_Att, ) (hsize -> Envi_Att, ) (hsize -> Fosa_Att, ) (inc -> Envi_Att, ) (inc -> Fosa_Att, ) (Envi_Att -> ea1, ) (Envi_Att -> ea2, ) (Envi_Att -> ea3, ) (Envi_Att -> ea4, ) (Fosa_Att -> fa1, ) (Fosa_Att -> fa2, ) (Fosa_Att -> fa3, ), difficult latent(Envi_Att Fosa_Att ) cov( e.Envi_Att*e.Fosa_Att) nocapslatent Endogenous variables Measurement: ea1 ea2 ea3 ea4 fa1 fa2 fa3 Latent: Envi_Att Fosa Exogenous variables Observed: famer gender age marital edu2 edu3 edu4 edu5 hsize inc Fitting target model: Iteration 0: log likelihood = -18875.07 (output omitted) Iteration 8: log likelihood = -18087.052 Structural equation model Estimation method: ml (not concave) Number of obs = 909 Log likelihood = -18087.052 ( 1) [ea1]Envi_Att = ( 2) [fa1]Fosa = | OIM | Coefficient std err z P>|z| [95% conf interval] + -Structural | Envi_Att | famer | 2533834 1202338 2.11 0.035 0177295 4890374 gender | 350491 0926487 3.78 0.000 168903 532079 age | 0116533 0032128 3.63 0.000 0053564 0179501 marital | -.1634803 0913469 -1.79 0.074 -.3425169 0155562 edu2 | 1836249 0908377 2.02 0.043 0055863 3616636 edu3 | 1496014 1055116 1.42 0.156 -.0571975 3564003 edu4 | 5097276 1215797 4.19 0.000 2714358 7480194 edu5 | 5516993 1506462 3.66 0.000 2564382 8469604 hsize | -.0231421 0211875 -1.09 0.275 -.0646688 0183847 inc | 0095991 0028498 3.37 0.001 0040135 0151846 + 334 Fosa | famer | -1.179316 12493 -9.44 0.000 -1.424175 -.9344579 gender | 2005051 0958441 2.09 0.036 012654 3883562 age | 002952 0033046 0.89 0.372 -.0035248 0094288 marital | 2780023 0950049 2.93 0.003 0917961 4642085 edu2 | -.0073831 0944072 -0.08 0.938 -.1924179 1776516 edu3 | 2366983 1096384 2.16 0.031 021811 4515856 edu4 | 3641178 1257926 2.89 0.004 1175688 6106667 edu5 | 4831031 1559701 3.10 0.002 1774073 7887989 hsize | 0065978 0220217 0.30 0.764 -.0365639 0497595 inc | 0041652 0029646 1.41 0.160 -.0016452 0099757 + -Measurement | ea1 | Envi_Att | (constrained) _cons | 2.331736 1905477 12.24 0.000 1.958269 2.705202 + -ea2 | Envi_Att | 1.016026 0470551 21.59 0.000 9238001 1.108253 _cons | 2.47607 1911606 12.95 0.000 2.101403 2.850738 + -ea3 | Envi_Att | 8872131 0558692 15.88 0.000 7777115 9967147 _cons | 2.631134 175159 15.02 0.000 2.287829 2.97444 + -ea4 | Envi_Att | 8511659 0548796 15.51 0.000 743604 9587278 _cons | 2.777766 1692723 16.41 0.000 2.445998 3.109533 + -fa1 | Fosa | (constrained) _cons | 2.890095 1944888 14.86 0.000 2.508904 3.271286 + -fa2 | Fosa | 1.060451 0240561 44.08 0.000 1.013301 1.1076 _cons | 2.974403 2059876 14.44 0.000 2.570675 3.378132 + -fa3 | Fosa | 9230427 0261245 35.33 0.000 8718396 9742459 _cons | 2.982418 1801129 16.56 0.000 2.629403 3.335432 + -var(e.ea1)| 504935 035685 4396215 579952 var(e.ea2)| 4346759 0337177 3733688 5060496 var(e.ea3)| 6927224 0412303 6164478 7784345 var(e.ea4)| 6346109 0389335 562712 7156964 var(e.fa1)| 2554527 0183814 221851 2941437 var(e.fa2)| 1676942 0173797 1368674 2054641 var(e.fa3)| 4014956 0227783 3592437 4487169 var(e.Envi_Att)| 5807748 0514464 4882096 6908906 var(e.Fosa)| 714733 0425689 6359852 8032314 + -cov(e.Envi_Att,e.Fosa)| 2501709 0282381 8.86 0.000 1948252 3055166 LR test of model vs saturated: chi2(63) = 371.77 Prob > chi2 = 0.0000 estat gof, stats(all) -Fit statistic | Value Description -+ -Likelihood ratio | chi2_ms(63) | 371.772 model vs saturated p > chi2 | 0.000 chi2_bs(91) | 4117.481 baseline vs saturated p > chi2 | 0.000 -+ -Population error | RMSEA | 0.073 Root mean squared error of approximation 90% CI, lower bound | 0.066 upper bound | 0.081 pclose | 0.000 Probability RMSEA |z| [95% conf interval] -+ -Structural | GAP_Att | gender | 0230836 1476014 0.16 0.876 -.2662098 3123771 age | -.0052918 0075071 -0.70 0.481 -.0200054 0094218 marital | -.0023026 1677455 -0.01 0.989 -.3310778 3264725 edu2 | 1219186 0742653 1.64 0.101 -.0236388 267476 edu3 | 2215435 0952364 2.33 0.020 0348837 4082034 exper | 0075916 0086563 0.88 0.380 -.0093743 0245575 lgaknow | 1536824 099238 1.55 0.121 -.0408206 3481854 mgaknow | 5346915 1011186 5.29 0.000 3365026 7328804 hgaknow | 4956441 1124945 4.41 0.000 275159 7161292 hsize | 0058024 0215551 0.27 0.788 -.0364449 0480496 area | 0984966 0311129 3.17 0.002 0375164 1594768 inc | 0055828 0044927 1.24 0.214 -.0032226 0143883 -+ -Measurement | gap_att1 | GAP_Att | (constrained) 339 _cons | 3.236689 3062373 10.57 0.000 2.636475 3.836903 -+ -gap_att2 | GAP_Att | 1.121993 0673068 16.67 0.000 9900744 1.253912 _cons | 3.172628 3416978 9.28 0.000 2.502913 3.842344 -+ -gap_att3 | GAP_Att | 1.010808 0664192 15.22 0.000 8806285 1.140987 _cons | 3.296501 3096174 10.65 0.000 2.689662 3.90334 -+ -var(e.gap_att1)| 1907309 0204913 1545155 2354347 var(e.gap_att2)| 1859896 0231845 1456742 2374625 var(e.gap_att3)| 3023755 0260369 255418 357966 var(e.GAP_Att)| 2817304 0300121 2286426 3471444 -LR test of model vs saturated: chi2(24) = 28.36 Prob > chi2 = 0.2453 estat gof, stats(all) -Fit statistic | Value Description -+ -Likelihood ratio | chi2_ms(24) | 28.356 model vs saturated p > chi2 | 0.245 chi2_bs(39) | 658.756 baseline vs saturated p > chi2 | 0.000 -+ -Population error | RMSEA | 0.020 Root mean squared error of approximation 90% CI, lower bound | 0.000 upper bound | 0.045 pclose | 0.980 Probability RMSEA GAP_Att, ) (age -> GAP_Att, ) (marital -> GAP_Att, ) (edu2 -> GAP_Att, ) (edu3 -> GAP_Att, ) (edu4 -> GAP_Att, ) (edu5 -> GAP_Att, ) (lgaknow -> GAP_Att, ) (mgaknow -> GAP_Att, ) (hgaknow -> GAP_Att, ) (GAP_Att -> gap_att1, ) (GAP_Att -> gap_att2, ) (GAP_Att -> gap_att3, ) (hsize -> GAP_Att, ) (inc -> GAP_Att, ), difficult latent(GAP_Att ) nocapslatent estat gof, stats(all) Endogenous variables Measurement: gap_att1 gap_att2 gap_att3 Latent: GAP_Att Exogenous variables Observed: gender age marital edu2 edu3 edu4 edu5 lgaknow mgaknow hgaknow hsize inc famer Fitting target model: Iteration 0: log likelihood = -15058.115 (output omitted) Iteration 8: log likelihood = -14135.44 Structural equation model Estimation method: ml (not concave) Number of obs = 909 Log likelihood = -14135.44 ( 1) [gap_att1]GAP_Att = -| OIM | Coefficient std err z P>|z| [95% conf interval] -+ -Structural | GAP_Att | gender | 05478 0718921 0.76 0.446 -.0861258 1956859 age | 001005 0024826 0.40 0.686 -.0038608 0058709 marital | -.2321423 0709919 -3.27 0.001 -.3712838 -.0930007 edu2 | 1095961 0706736 1.55 0.121 -.0289217 2481139 edu3 | 2127125 083498 2.55 0.011 0490595 3763656 edu4 | 4372226 0948306 4.61 0.000 251358 6230871 edu5 | 3976064 1176637 3.38 0.001 1669898 628223 lgaknow | 0655042 0626159 1.05 0.296 -.0572206 188229 mgaknow | 5987556 0668368 8.96 0.000 4677579 7297534 hgaknow | 6489409 0777713 8.34 0.000 4965119 8013698 hsize | 0138053 0164947 0.84 0.403 -.0185238 0461344 inc | 0093249 0022433 4.16 0.000 0049282 0137216 famer | 7182696 0979192 7.34 0.000 5263515 9101878 -+ -Measurement | gap_att1 | GAP_Att | (constrained) 342 _cons | 2.647525 149616 17.70 0.000 2.354283 2.940767 -+ -gap_att2 | GAP_Att | 1.117727 0354989 31.49 0.000 1.04815 1.187303 _cons | 2.522762 165971 15.20 0.000 2.197465 2.848059 -+ -gap_att3 | GAP_Att | 1.093551 0377383 28.98 0.000 1.019586 1.167517 _cons | 2.555572 1636084 15.62 0.000 2.234906 2.876239 -+ -var(e.gap_att1)| 2268873 0156352 1982223 2596976 var(e.gap_att2)| 2068546 0168837 1762744 2427398 var(e.gap_att3)| 3084853 0200596 2715714 3504168 var(e.GAP_Att)| 3754012 025475 3286492 428804 -LR test of model vs saturated: chi2(26) = 49.38 Prob > chi2 = 0.0037 estat gof, stats(all) -Fit statistic | Value Description -+ -Likelihood ratio | chi2_ms(26) | 49.376 model vs saturated p > chi2 | 0.004 chi2_bs(42) | 1940.471 baseline vs saturated p > chi2 | 0.000 -+ -Population error | RMSEA | 0.031 Root mean squared error of approximation 90% CI, lower bound | 0.018 upper bound | 0.045 pclose | 0.991 Probability RMSEA

Ngày đăng: 05/12/2022, 09:44

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w